BD smyx-indoor-plant-light-stress-detect-analysis
AI-анализ изображений растений в помещении для обнаружения светового стресса с помощью умного горшка или стационарной камеры (опционально с данными датчика освещенности). Обнаруживает морфологические аномалии, вызванные недостаточным освещением (удлиненные междоузлия / этиоляция, тонкие листья, бледно-зеленый цвет) или повреждения от сильного света (пятна ожогов на листьях, обожженные края, скручивание, обесцвечивание). В сочетании с данными датчика освещенности определяет тип текущего светового стресса (недостаточный / избыточный / нормальный) и выдает рекомендации по корректировке (например, переместить к окну, добавить затенение, отрегулировать продолжительность работы фитолампы). Сценарии: умные горшки, уход за комнатными растениями, домашний сад, офисные растения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered indoor plant light stress detection from smart planter or f…»
AI-powered indoor plant light stress detection from smart planter or fixed camera images (optionally combined with light sensor lux data). Detects morphological anomalies caused by low light (elongated internodes / etiolation, thin leaves, pale green color) or strong-light damage (leaf burn spots, scorched edges, curling, bleaching). Combined with optional lux sensor readings, it determines the current light stress type (insufficient / excessive / normal) and outputs adjustment suggestions (e.g. move to window, add shading, adjust grow-light duration). Scenarios: smart planters, indoor green plant care, home gardening, office plants. | 通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像（也可选配光照传感器数据），利用AI视觉分析技术检测植物因光照不足引起的形态异常（如茎节间距拉长—徒长、叶片变薄、颜色浅绿）或因光照过强引起的损伤（叶片灼伤斑、焦边、卷曲、褪绿）。结合可选的光照传感器实时数据（勒克斯值），综合判断植物当前所受的光照胁迫类型（不足/过强/正常），并输出光照调整建议（如"增加光照，可移至窗边""遮阴，避免直射光"）。应用场景：智能花盆、室内绿植养护、家庭园艺、办公室植物。
AI-анализ изображений растений в помещении для обнаружения светового стресса с помощью умного горшка или стационарной камеры (опционально с данными датчика…
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 2, column 830: …合判断植物当前所受的光照胁迫类型（不足/过强/正常），并输出光照调整建议（如"增加光照，可移至窗边""遮阴，避免直射光"）。应用场景：智能花盆、室内绿植养护… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 25Шаги. Шагов: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1425 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 866: рекомендуется 120–800 символов
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 19 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.